算法是如何跑偏的?究竟是個性化推送還是大數據“殺熟”?
對于普通用戶而言,算法看不見摸不著,卻在廣泛深刻地影響著我們的互聯網體驗。到底什么是算法,算法是如何知道用戶的喜好的?算法推薦明明是個性化服務的基礎,曾經備受期待,但如今為什么會跑偏?怎樣的算法才是好的算法?
什么是算法?
數碼評論員黃浩認為,信息內容都被數據化之后,無法避免傾向性內容的同步產生,當用戶越來越集中去看某些內容時,平臺的算法會判斷用戶更喜歡這類內容,從而推薦更多相關內容,吸引用戶在平臺中停留更長時間。用戶停留得越久,平臺獲取到的用戶數據就越多,推薦的內容也更“精準”。
算法雖然能精準推送更多我們感興趣的內容,但有時也會對我們認識真實世界產生阻礙。黃浩表示,傳播學中有個概念——“信息繭房”,是指如果我們總是接觸同一類型的事物或者是同樣的觀點,會以為世界就是這個樣子的,進而故步自封。例如,在新聞傳播領域,媒體為公眾篩選信息是必要的,而在內容事實支撐不足時,有些自媒體就會傾向于用觀點引流,只要用戶認同這種觀點,算法就會極度傾向于推送有同樣觀點或立場的信息,導致用戶以為全世界都是這么認為的。同理,某些購物平臺大數據“殺熟”也是利用了“信息繭房”效應。
不同年齡群體,對算法推薦服務有什么不同的要求?
黃浩指出,總體來看,對未成年人和老年人的相關算法的管理需要更加嚴格。未成年人接觸的事物較少,缺乏經驗,判斷力不足,容易成為謠言的助推者,因此,應該著力于避免算法信息對其思想和思維的影響;老年人的思維能力、視聽能力等有一定程度的下滑,雖然生活經驗比較豐富,但存在信息缺失,不容易作出客觀判斷,所以,算法管控應該以避免詐騙,尤其是財務詐騙為主。
個性化的服務能否成為借口?新人優惠券是否屬于“殺熟”?
對于大數據殺熟,有的商家辯稱其提供的是個性化服務,因此價格不同,這種說法是不是成立?另外,發放新人優惠券是否屬于“殺熟”行為?
黃浩認為個性化服務是借口,偷換了概念。很多情況下不同平臺給出的價格不同,但服務完全一致。比如買機票增加了免費的停車服務,但卻貴了100元,而單獨購買停車服務的費用也是100元,等于進行了捆綁銷售。
真正的公平交易應該是對所有的服務項目一視同仁,以“新人優惠券”為例,如果平臺對所有新人用戶在第一次購買產品時下發統一金額的優惠券,就是一視同仁,不涉及“殺熟”問題。
作為用戶和消費者,我們怎么知道自己被大數據“殺熟”了?
黃浩表示,這件事情很難發現,和朋友直接比較可能是唯一的方式,所以某些手機產品才會研發一鍵多搜功能,用戶搜1個商品,能夠得到該商品在4個平臺的價格:“如果沒有其他辦法,選擇一個有這種功能的平臺可能是最好的方式,這種技術手段至少能夠幫助我們盡可能獲取到更多的信息。”